تفاصيل الوثيقة

نوع الوثيقة : رسالة جامعية 
عنوان الوثيقة :
الشبكة العصبية الاصطناعية المستندة على حل تدفق الحمل لشبكة الطاقة 380 ك.ف. بجدة
Artificial Neural Network based Load Flow Solution for 380 kV Jeddah Power Grid
 
الموضوع : كلية الهندسة 
لغة الوثيقة : العربية 
المستخلص : تتضمن هذه الرسالة تطوير تقنية سريعة لحساب تدفق الحمل من دون المساس بدقته، لمختلف التطبيقات الحية لأنظمة الطاقة الضخمة. تخطيط وتشغيل أي نظام طاقة يتطلب إجراء العديد من تحليلات تدفق الطاقة المطابقة لأوضاع التشغيل المختلفة في مختلف حالات الأحمال وتكوينات وترتيبات الشبكات. يتم عمل تحليل تدفق الحمل لتحديد حالة العمليات الثابتة من حيث قيمة فرق الجهد وزاوية الطور في كل محطة والقدرة الفعالة والقدرة الغير فعالة التي تتدفق وقيم الفقد في كل خط من خطوط نقل الطاقة. تحليل تدفق الحمل يتضمن حل المعادلات الجبرية الغير خطية، ولذلك فإن خوارزميات تدفق الحمل التقليدية متكررة في الطبيعة. ويستند هذا النهج لتحليل تدفق الحمل على خوارزمية "نيوتن رافسون" (NRLF) أو مشتقاته مثل طريقة "تدفق الحمل سريعة الانفصال" (Fast Decoupled)، حيث أن هذه الطرق قادرة على توفير حل لحالة العمليات الثابتة ضمن نطاق دقة محددة. تستخدم هذه التقنيات بشكل فعال للتخطيط من قبل مختلف المرافق في جميع أنحاء العالم، ومع ذلك تعتبر هذه الطرق غير فعالة للحسابات على الشبكات الحية من أنظمة الطاقة الضخمة العملية بسبب الطبيعة التكرارية المتأصلة في مثل هذه الخوارزميات. وعلى الرغم من أن نهج تدفق الحمل للتيارات المستمرة الغير متكررة والمستمدة من تدفق الحمل "نيوتن رافسون" أسرع حسابياً من التقنيات التقليدية، إلا أن دقة الحل أقل بكثير من نظيراتها المتكررة. ولذلك تقترح هذه الرسالة تطوير نهج أسرع وأدق لتحليل تدفق الحمل للشبكات الحية. وأيضاً تقترح هذه الرسالة تطبيق تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) والتي تعتبر من التقنيات الحسابية الحديثة والمتطورة. في هذه الرسالة، تم تطوير نموذج للشبكة العصبية الاصطناعية متعددة الطبقات ذات التغذية الأمامية والتي تتكون من طبقة واحدة مخفية تحتوي على 100 خلية عصبية بالإضافة إلى طبقات المدخلات والمخرجات. تم اعتبار الطاقة الفعالة والغير فعالة كمعطيات أو مدخلات لهذه الشبكة. وستكون مخرجات هذه الشبكة عبارة عن قيمة وزاوية الجهد لكل محطة من المحطات المكونة للشبكة. نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية المقترح تم تدريبه باستخدام نتائج حل تدفق الحمل بطريقة "نيوتن رافسون" (NRLF) لشبكة الطاقة 380 ك.ف. بجدة في مستويات الأحمال المختلفة. وقد كشفت الدراسة أن طريقة الشبكات العصبية الاصطناعية هي أداة فعالة يمكن استخدامها لحل تدفق الحمل للشبكات الحيّة لأنظمة الطاقة الفعلية والعملية. 
المشرف : أ.د. سريراما كومار 
نوع الرسالة : رسالة ماجستير 
سنة النشر : 1439 هـ
2017 م 
تاريخ الاضافة على الموقع : Sunday, November 12, 2017 

الباحثون

اسم الباحث (عربي)اسم الباحث (انجليزي)نوع الباحثالمرتبة العلميةالبريد الالكتروني
وائل عبدالله السلميAlsulami, Wael Abdullahباحثماجستير 

الملفات

اسم الملفالنوعالوصف
 42878.pdf pdf 

الرجوع إلى صفحة الأبحاث